NextLocMoE는 대규모 언어 모델(LLM)과 이중 수준 전문가 혼합(MoE) 설계를 기반으로 한 새로운 위치 예측 프레임워크입니다. 기존 접근 방식의 한계인 복잡하고 다기능적인 실제 위치의 의미를 포착하지 못하고 다양한 사용자 그룹 간의 이질적인 행동 역학을 모델링하지 못하는 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 위치 의미 MoE는 위치의 풍부한 기능적 의미를 인코딩하고, 개인화된 MoE는 Transformer 백본 내에 포함되어 개별 사용자 이동 패턴에 동적으로 적응합니다. 또한 장기간의 경로 데이터를 활용하여 전문가 선택을 개선하고 예측 안정성을 보장하는 이력 인식 경로 지정 메커니즘을 통합합니다. 여러 실제 도시 데이터 세트에 대한 실험적 평가 결과, NextLocMoE는 예측 정확도, 도메인 간 일반화 및 해석 가능성 측면에서 우수한 성능을 달성했습니다.
